马氏距离TM影像分类

资 源 简 介

马氏距离TM影像分类

详 情 说 明

马氏距离是一种基于统计学的距离度量方法，在遥感影像分类中具有重要应用价值。该方法特别适合处理TM影像这类多波段遥感数据，能够有效考虑不同波段间的相关性。

在TM影像分类过程中，系统需要输入6个波段的影像数据。首先从ENVI软件输出的文本样本中读取训练数据，这些样本包含了各类别在不同波段上的特征值。马氏距离分类的核心是计算待分类像元与各个类别均值向量之间的马氏距离，最终将该像元划分到距离最近的类别中。

完成分类后，需要使用另一组来自ENVI的输出样本进行精度验证。通过构建混淆矩阵，可以定量评估分类结果的准确性。混淆矩阵能够清晰展示各类别的分类正确率以及相互混淆的情况，是评价分类效果的重要指标。

该方法的优势在于考虑了波段间的协方差结构，使得分类结果更加可靠。实际应用中只需修改数据路径即可适配不同的TM影像数据集，具有较好的通用性。